본 연구의 목적은 AI 스피커 사용의도에 영향을 미치는 외생변인들의 영향력을 살펴보는 것이다. 개인적 특성(자기효능감, 혁신성, 적합성, 즐거움)과 사회적 영향(사회적 동조, 사회적 이미지)이 인지된 유용성과 인지된 용이성에 미치는 영향, 그리고 인지된 유용성과 용이성이 사용의도에 미치는 영향을 305명에 대한 온라인 설문조사를 통해 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 자기효능감과 사회적 동조가 인지된 용이성에 대해 정적으로 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 혁신성은 인지된 유용성에 대해 부적 영향을 나타냈고, 적합성과 사회적 이미지는 정적 영향력을 나타냈다. 셋째, 인지된 유용성과 인지된 용이성은 사용의도에 유의미한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
교육업계에 교육과 정보기술(IT)을 융합한 '에듀테크' 바람이 불고 있다. 4차 산업혁명 핵심 기술이 최근 교육 분야에 적극 활용되고 있는데 학습자들은 인공지능 기반 학습 플랫폼을 이용해 자신이 부족한 부분을 스스로 진단하고, 클라우드 학습 플랫폼으로 온라인상에서 개인 맞춤형 교육을 받는다. 최근 인공지능 기술과 음성인식 기술을 접목한 스마트 스피커와 같은 새로운 교육 매체가 등장하게 되어 다양한 교육서비스가 시도되고 있다. 본 연구에서는 기존 교육의 한계를 극복하기 위해 스마트 스피커를 교육적으로 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 스마트 스피커의 개념 및 특성을 알아보고 스마트 스피커에서 제공하는 콘텐츠를 분석하여 시사점을 도출하였다. 또한 스마트 스피커이용의 문제점에 대해서도 고찰하였다.
최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.
본 연구는 지체장애인을 대상으로 인공지능 스피커에 대한 인지적 요소와 감정적 요소가 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 검증하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법은 지체장애인을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였다. 인공지능 스피커에 대한 인지도와 필요도, 인지된 친밀함과 즐거움, 사용 의도를 파악하였으며, 각 변인이 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향력을 확인하기 위해 다중회귀분석(Multiple linear regression analysis)을 실시하였다. 연구 결과, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 즐거움은 사용 의도에 유의한 정적 영향을 나타내었다. 그러나 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지도와 필요도, 인지된 친밀함은 인공지능 스피커 사용 의도에 통계적으로 유의미한 영향을 나타내지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도 향상을 위해 즐거움 요소를 강화하는 것이 필요함을 시사하며, 장애인을 위한 인공지능 제품과 맞춤형 서비스를 개발하기 위한 기초자료를 제공하는 점에서 의의가 있다.
현재 출시되는 AI스피커들의 기능들을 재현하면서 문제점을 찾아서 보완하고 특히 우리나라 1인 가구의 급격한 증가로 인한 다양한 사회 문제들의 해소 방안으로 표정인식을 통해 먼저 사용자에게 다가가는 감정적인 대화가 가능한 인공지능 서비스와 인터넷 환경에 무관한 홈 IoT 제어 그리고 시각데이터 제공이 가능한 다중 AI 스피커를 제작 하였다.
소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습 효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.
음성인식 기술이 인공지능의 핵심 연구 분야로 떠오르면서 음성인식 기술은 인공지능(AI)과 결합하여 음성비서, 자율 주행차, 실시간 음성검색, 음성 통역 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 문자가 아닌 음성으로 검색하는 새로운 검색 시장이 확대되면서 '음성이용자인터페이스(VUI: Voice User Interface)' 인 음성비서 서비스 기능을 가진 인공지능(AI) 스피커 시장 경쟁이 시간이 갈수록 가열되고 있다. 이에 인공지능 스피커의 등장배경부터 현재 국내외 음성인식 기기 소개 그리고 앞으로의 교육의 방향에 맞는 음성인식 기기의 교육적 활용 방안에 대해서 알아보고자 한다.
인공지능 스피커 시장은 꾸준히 성장하고 있지만, 실제 스피커 사용자들의 만족도는 42%에 그치고 있다. 따라서, 본 연구에서는 인공지능 스피커의 세대별 토픽 변화와 감성 변화를 통해 사용자 경험을 저해하는 요소는 무엇인지 분석해 보고자 한다. 이를 위해 아마존 에코 닷 3세대와 4세대 모델에 대한 리뷰를 수집하였다. 토픽모델링 분석 기법을 사용하여 세대별로 리뷰를 이루는 주제 및 주제의 변화를 찾아내고, 딥러닝 기반 감성 분석을 통해 토픽에 대한 사용자 감성이 세대에 따라 어떻게 변화되었는지 살펴보았다. 토픽모델링 결과, 세대별로 5개의 토픽이 도출되었다. 3세대의 경우 스피커의 일반적 속성을 나타내는 토픽은 제품에 긍정적 반응 요인으로 작용했고, 사용자 편의 기능은 부정적 반응 요인으로 작용했다. 반대로 4세대에서는 일반적 속성은 부정적으로, 사용자 편의 기능은 긍정적으로 도출되었다. 이와 같은 분석은 방법론 측면에서 어휘적 특징뿐 아니라 문장 전체의 문맥적 특징이 고려된 분석결과를 제시할 수 있다는 것에 그 의의가 있다.
해마다 야생동물이 인간의 거주지에 출몰하는 횟수가 증가하여 재산 및 인명 피해가 증가하고 있다. 특히, 고속도로나 농가에 야생동물이 출몰하는 경우에 그 피해가 더 심하다. 이런 문제점을 해결하기 위해 고속도로에는 생태통로와 유도펜스를 설치하였다. 또한, 농가에서도 문제를 해결하기 위해 센서를 이용한 경적 퇴치기, 그물망 설치, 배설물로 퇴치 하는 등방법을 쓰고 있으나 고가의 비용이 들며 그 효과가 높지 않다. 본 논문에서는 AI 기반 영상분석 방법인 YOLO(You Only Live Once)를 이용하여 유해동물을 실시간 분석하여 오작동을 줄였고, 퇴치장치로 고휘도 LED와 초음파 주파수 스피커를 이용였다. 스피커는 동물들만 들을 수 있는 가청주파수를 출력하여 야생동물만 퇴치하도록 효율성을 높였다. 제안하는 시스템은, 경제적으로 설치할 수 있도록 범용 보드를 사용하여 설계되어 있으며 기존의 센서를 이용한 장치들보다 감지 성능이 높다.
대화형 AI 스피커가 보편화되면서 음성인식은 자율주행 상황에서의 중요한 차량-운전자 인터랙션 방식으로 인식되고 있다. 이 연구의 목적은 반자율주행 상황에서 음성뿐만 아니라 AI 캐릭터의 시각적 피드백을 함께 전달하는 멀티모달 인터랙션이 음성 단일 모드 인터랙션보다 사용자 경험 최적화에 효과적인지를 확인하는 것이다. 실험 참가자에게 주행 중 AI 스피커와 캐릭터를 통해 음악 선곡과 조정을 위한 인터랙션 태스크를 수행하게 하고, 정보 및 시스템 품질, 실재감, 지각된 유용성과 용이성, 그리고 지속 사용 의도를 측정하였다. 평균차이 분석 결과, 대부분의 사용자 경험 요인에서 시각적 캐릭터의 멀티모달 효과는 나타나지 않았으며, 지속사용 의도에서도 효과는 나타나지 않았다. 오히려, 정보품질 요인에서 음성 단일 모드가 멀티모달보다 효과적인 것으로 나타났다. 운전자의 인지적 노력이 필요한 반자율주행 단계에서는 멀티모달 인터랙션이 단일 모드 인터랙션에 비해 사용자 경험 최적화에 효과적이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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